The Going-Public Decision and the Product Market
Notice bibliographique
Résumé
At what point in a firm's life should it go public? How do a firm's ex ante product market characteristics relate to its going-public decision? Further, what are the implications of a firm going public on its post-IPO operating and product market performance? In this article, we answer the above questions by conducting the first large sample study of the going-public decisions of U.S. firms in the literature. We use the Longitudinal Research Database (LRD) of the U.S. Census Bureau, which covers the entire universe of private and public U.S. manufacturing firms. Our findings can be summarized as follows. First, a private firm's product market characteristics (total factor productivity [TFP], size, sales growth, market share, industry competitiveness, capital intensity, and cash flow riskiness) significantly affect its likelihood of going public after controlling for its access to private financing (venture capital or bank loans). Second, private firms facing less information asymmetry and those with projects that are cheaper for outsiders to evaluate are more likely to go public. Third, as more firms in an industry go public, the concentration of that industry increases in subsequent years. The above results are robust to controlling for the interactions between various product market and firm-specific variables. Fourth, IPOs of firms occur at the peak of their productivity cycle: the dynamics of TFP and sales growth exhibit an inverted U-shaped pattern, both in our univariate analysis and in our multivariate analysis using firms that remained private throughout as a benchmark. Finally, sales, capital expenditures, and other performance variables exhibit a consistently increasing pattern over the years before and after the IPO. The last two findings are consistent with the view that the widely documented post-IPO operating underperformance of firms is due to the real investment effects of going public rather than being due to earnings management immediately prior to the IPO.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».